(57)【要約】【課題】  照明の状況や対象物の色変化等に影響されることなく、目的の色を確実に抽出することを可能にする画像処理装置を提供することにある。【解決手段】  撮像されたカラー画像データをＲＧＢ（Ｒ：赤、Ｇ：緑、Ｂ：青）データとして格納するＲＧＢデータ格納手段と、上記ＲＧＢデータ格納手段に格納されたＲＧＢデータをＨＳＶ（Ｈ：色相、Ｓ：彩度、Ｖ：輝度）データに変換するＲＧＢ／ＨＳＶ変換手段と、上記ＲＧＢ／ＨＳＶ変換手段によって変換されたＨＳＶデータを格納するＨＳＶデータ格納手段と、上記ＨＳＶデータ格納手段に格納されているＨＳＶデータと予め設定されている抽出色基準データとを比較すると共に演算して濃淡画像データを得る濃淡画像抽出手段と、を具備したもの。【選択図】  図２
2005130000.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像されたカラー画像データをＲＧＢ（Ｒ：赤、Ｇ：緑、Ｂ：青）データとして格納するＲＧＢデータ格納手段と、
上記ＲＧＢデータ格納手段に格納されたＲＧＢデータ（Ｒ：赤、Ｇ：緑、Ｂ：青）をＨＳＶ（Ｈ：色相、Ｓ：彩度、Ｖ：輝度）データに変換するＲＧＢ／ＨＳＶ変換手段と、
上記ＲＧＢ／ＨＳＶ変換手段によって変換されたＨＳＶ（Ｈ：色相、Ｓ：彩度、Ｖ：輝度）データを格納するＨＳＶデータ格納手段と、
上記ＨＳＶデータ格納手段に格納されているＨＳＶ（Ｈ：色相、Ｓ：彩度、Ｖ：輝度）データと予め設定されている抽出色基準データとを比較すると共に演算して濃淡画像データを得る濃淡画像データ抽出手段と、
を具備したことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１記載の画像処理装置において、
上記濃淡画像データ抽出手段は、
上記ＨＳＶ（Ｈ：色相、Ｓ：彩度、Ｖ：輝度）データと抽出色基準データとの差（ΔＨ、ΔＳ、ΔＶ）を算出する差分データ算出手段と、
上記該差分データ算出手段により算出された差分データ（ΔＨ、ΔＳ、ΔＶ）を集約演算処理して濃淡画像データを得る集約演算処理手段と、
を備えているものであることを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項２記載の画像処理装置において、
上記濃淡画像データ抽出手段は、
上記差分データ算出手段によって得られる差分データ（ΔＨ、ΔＳ、ΔＶ）に任意の係数を乗算して抽出感度を調整する係数乗算手段を備えていて、
上記集約演算処理手段は上記係数乗算手段によって得られた係数乗算差分データ（ΔＨ´、ΔＳ´、ΔＶ´）に基づいて集約演算処理して濃淡画像データを得ることを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項３記載の画像処理装置において、
上記係数は「０」以上の任意の値であることを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項３又は請求項４記載の画像処理装置において、
上記集約演算処理手段は次に示す式に基づいて集約演算処理を施して濃淡値を求めるものであることを特徴とする画像処理装置。
(Ｎ−ΔＨ´)×(Ｎ−ΔＳ´)×(Ｎ−ΔＶ´)／Ｎ２
但し、Ｎ：階調数
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願発明は、撮像されたカラー画像データから任意の色を抽出する画像処理装置に係り、特に、ＲＧＢ（Ｒ：赤、Ｇ：緑、Ｂ：青）データをＨＳＶ（Ｈ：色相、Ｓ：彩度、Ｖ：輝度）データに変換して所定の演算処理を施すことにより、２値化画像データではなく所望の濃淡画像データを得ることができるように工夫したものに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の画像処理装置は概略次のような構成になっている。まず、カラーカメラ等の撮像手段によって撮影されたカラー画像が、コンピュータ内のメモリエリア上に、ＲＧＢ（Ｒ：赤、Ｇ：緑、Ｂ：青）データとして格納される。この格納されたＲＧＢ（Ｒ：赤、Ｇ：緑、Ｂ：青）データから所定の色抽出処理を行うものである。
【０００３】
すなわち、Ｒ：赤、Ｇ：緑、Ｂ：青の各３原色に対して、抽出する色のデータ範囲を設定し、コンピュータ内のメモリエリア上に格納されているＲＧＢ（Ｒ：赤、Ｇ：緑、Ｂ：青）データに対して、設定された抽出色のデータ範囲内であるか否か判定が施される。これを図６を参照して説明する。図６(ａ)は抽出上限値が抽出下限値よりも大きい場合の例であり、図６(ｂ)は抽出上限値が抽出下限値よりも小さい場合の例である。
【０００４】
まず、図６(ａ)に示す場合には、「測定値の色レベル値が抽出下限値以上」、且つ、「測定値の色レベル値が抽出上限値以下」の二つの抽出条件を満足するか否かが判別され、範囲内であれば「１」、範囲外であれば「０」となる。同様に、図６(ｂ)に示す場合には、「測定値の色レベル値が抽出上限値以下」、且つ、「測定値の色レベル値が抽出下限値以上」の何れか一つを満足するか否かが判別され、範囲内であれば「１」、範囲外であれば「０」となる。
【０００５】
そして、何れの場合にも、判定結果は２値、すなわち、「１」或いは「０」として出力される。又、全画素に対して同様の判定を行い２値化データを得るものである。そして、得られた２値化データを使用して２値化画像を作成してこれを抽出画像とするものである。
【０００６】
具体的に示すと、例えば、図７に示すようなカラー画像がある。これは、例えば、カラーカメラによって４本のカラー蛍光ペンを撮影したものである。各カラー蛍光ペンは、本体１０１とキャップ１０３を備えていて、キャップ１０３にはクリップ１０５が取り付けられている。上記キャップ１０３の一部、具体的には、上端頭部、下端部、フック１０５部に色が付いており、その他の個所は黒色である。
尚、図では、便宜上全て「白・黒」にて表示されているが、実際には、符号「Ｏ」で示す個所が「オレンジ」、符号「Ｐ」で示す個所が「ピンク」、符号「Ｇ」で示す個所が「グリーン」、符号「Ｙ」で示す個所が「黄色」であり、その他地の色（この場合には黒）がそのまま表われている。
そして、図７に示すカラー画像に対して、例えば、「オレンジ」を抽出する画像処理を施すことにより、図８に示すような２値化画像データを得ることができるものである。図８に示す２値化画像においては、２値化処理されて「１」と判別された個所のみが「白」で表示され、その他の部分は「黒」で表示されているものである。図７中符号「Ｏ」で示すオレンジ色の個所は、図８では「白」で表示されており、同時に、紛らわしい個所についても一部「白」として表示されている。  
【０００７】
尚、本願発明との直接的な関係はないと思われるが、この種の画像処理装置を開示するものとして、例えば、特許文献１、特許文献２、特許文献３、特許文献４等がある。
【０００８】
【特許文献１】特開２００２−２９８０８３号公報
【特許文献２】特開２００２−１６３６５０号公報
【特許文献３】特開２００２−１３１１３３号公報
【特許文献４】特開２００２−４９９１６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上記従来の構成によると次のような問題があった。
すなわち、従来の画像処理装置の場合には、ＲＧＢ（Ｒ：赤、Ｇ：緑、Ｂ：青）の３原色に対して抽出する色のデータ範囲を設定して該データ範囲内に入るか否かを判別するようにしている。しかしながら、この場合には、照明の状況や対象物の色変化等に起因して、目的の色が抽出されない場合があった。これは、対象物が同じ色であっても、照明の状況によって、輝度や彩度が変わることに起因する。
このような問題に対しては、色を抽出する際、輝度や彩度に対しての抽出度合を調整できるように別途処理する必要があるが、それは極めて煩雑な処理であった。
又、抽出される画像データが２値化画像であるため、「白」で表示される部分と「黒」で表示される部分の２色のみの表現となり、この画像内から色抽出をする対象物を認識する事がきわめて困難であるという問題があった。
さらに、対象物が正確に識別できない場合、対象物以外の色も抽出色の範囲として判別されてしまう可能性があり、その結果、目的の色以外の色も抽出してしまうことになってしまう。
【００１０】
本発明はこのような点に基づいてなされたものでその目的とするところは、照明の状況や対象物の色変化等に影響されることなく、目的の色を確実に抽出することを可能にする画像処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するべく本願発明の請求項１による画像処理装置は、撮像されたカラー画像データをＲＧＢ（Ｒ：赤、Ｇ：緑、Ｂ：青）データとして格納するＲＧＢデータ格納手段と、上記ＲＧＢデータ格納手段に格納されたＲＧＢデータ（Ｒ：赤、Ｇ：緑、Ｂ：青）をＨＳＶ（Ｈ：色相、Ｓ：彩度、Ｖ：輝度）データに変換するＲＧＢ／ＨＳＶ変換手段と、  上記ＲＧＢ／ＨＳＶ変換手段によって変換されたＨＳＶ（Ｈ：色相、Ｓ：彩度、Ｖ：輝度）データを格納するＨＳＶデータ格納手段と、上記ＨＳＶデータ格納手段に格納されているＨＳＶ（Ｈ：色相、Ｓ：彩度、Ｖ：輝度）データと予め設定されている抽出色基準データとを比較すると共に演算して濃淡画像データを得る濃淡画像データ抽出手段と、を具備したことを特徴とするものである。
又、請求項２による画像処理装置は、請求項１記載の画像処理装置において、上記濃淡画像データ抽出手段は、上記ＨＳＶ（Ｈ：色相、Ｓ：彩度、Ｖ：輝度）データと抽出色基準データとの差（ΔＨ、ΔＳ、ΔＶ）を算出する差分データ算出手段と、上記該差分データ算出手段により算出された差分データ（ΔＨ、ΔＳ、ΔＶ）を集約演算処理して濃淡画像データを得る集約演算処理手段と、を備えているものであることを特徴とするものである。
又、請求項３による画像処理装置は、請求項２記載の画像処理装置において、上記濃淡画像データ抽出手段は、上記差分データ算出手段によって得られる差分データ（ΔＨ、ΔＳ、ΔＶ）に任意の係数を乗算して抽出感度を調整する係数乗算手段を備えていて、上記集約演算処理手段は上記係数乗算手段によって得られた係数乗算差分データ（ΔＨ´、ΔＳ´、ΔＶ´）に基づいて集約演算処理して濃淡画像データを得ることを特徴とするものである。
又、請求項４による画像処理装置は、請求項３記載の画像処理装置において、上記係数は「０」以上の任意の値であることを特徴とするものである。
又、請求項５による画像処理装置は、請求項３又は請求項４記載の画像処理装置において、上記集約演算処理手段は次に示す式に基づいて集約演算処理を施して濃淡値を求めるものであることを特徴とするものである。
(Ｎ−ΔＨ´)×(Ｎ−ΔＳ´)×(Ｎ−ΔＶ´)／Ｎ２
但し、Ｎ：階調数
【発明の効果】
【００１２】
以上詳述したように本発明による画像処理装置によると次のような効果を奏することができる。
まず、従来のように、ＲＧＢ（Ｒ：赤、Ｇ：緑、Ｂ：青）データに基づいた２値化画像ではなく、ＨＳＶ（Ｈ：色相、Ｓ：彩度、Ｖ：輝度）データに基づいた濃淡画像を得るようにしているので、照明の状況や対象物の色変化等に影響されることなく対象物を明確に識別することが可能になると共に、抽出色と他の色との近似を視覚的に把握することができるようになった。
又、濃淡画像抽出手段を、上記ＨＳＶデータと抽出色基準データとの差（ΔＨ、ΔＳ、ΔＶ）を算出する差分データ算出手段と、上記該差分データ算出手段により算出された差分データ（ΔＨ、ΔＳ、ΔＶ）を集約演算処理して濃淡画像データを得る集約演算処理手段とから構成し、且つ、上記差分データ算出手段によって得られる差分データ（ΔＨ、ΔＳ、ΔＶ）に任意の係数を乗算して抽出感度を調整する係数乗算手段を設けた場合には、抽出感度を適宜調整してより鮮明な濃淡画像データを得ることができるようになる。
又、濃淡画像データをみながら各種数値、例えば、係数等を適宜調整することにより、抽出色の設定・調整が可能であるので、抽出したい色を簡単に設定して得ることができるものである。
そして、例えば、このような画像処理装置を、各種の検査、例えば、基板上に各種の電装部品が正確に実装されているか否かを判別する検査に適用した場合には、精度の高い検査を簡単に行うことができるようになるものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、図１乃至図５を参照して本発明の一実施の形態を説明する。
図１は、本発明の一実施の形態による画像処理装置を含んだ画像処理システムの構成を概念的に示す図であり、まず、撮像手段としてのカラーカメラ１がある。このカラーカメラによって対象物を撮影してカラー画像を得るものである。上記カラーカメラ１は、画像入力ボード３を介して、ＣＰＵ(中央演算処理装置)５に接続されている。
【００１４】
又、上記ＣＰＵ５には、ハードディスクドライブ(ＨＤＤ)７、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）９、フラットパネルディスプレイ（ＦＰＤ）１１が接続されている。又、本実施の形態による画像処理装置の実体としての色抽出処理ソフトウェアは、上記ＨＤＤ７に格納されている。そして、処理時には、上記ＣＰＵ５からの指令によって上記ＨＤＤ７からＲＡＭ９上にロードされ処理が実行されることになる。
【００１５】
又、上記カラーカメラ１によって撮影されたカラー画像は画像入力ボード３を介して、上記ＲＡＭ９上のカラーメモリ空間に格納されることになる。そして、上記ＣＰＵ５によって所定の画像処理が施され、所望の濃淡抽出画像データを得ることになる。又、得られた濃淡抽出画像データは上記ＦＰＤ１１上に表示されることになる。
【００１６】
次に、上記ＨＤＤ７に格納されている色抽出処理ソフトウェアの実体を図２を参照して説明する。
まず、カラーメモリＲ(赤)チャンネル２１、カラーメモリＧ(緑)チャンネル２３、カラーメモリＢ(青)チャンネル２５があり、これらカラーメモリＲ(赤)チャンネル２１、カラーメモリＧ(緑)チャンネル２３、カラーメモリＢ(青)チャンネル２５には、カラーカメラ１によって撮影されたカラー画像データがＲＧＢ（Ｒ：赤、Ｇ：緑、Ｂ：青）データとして夫々格納されることになる。
【００１７】
又、色空間変換処理手段２７があり、上記カラーメモリＲ(赤)チャンネル２１、カラーメモリＧ(緑)チャンネル２３、カラーメモリＢ(青)チャンネル２５に夫々格納されているＲＧＢ（Ｒ：赤、Ｇ：緑、Ｂ：青）データは、この色空間変換処理手段２７によってＨＳＶ（Ｈ：色相、Ｓ：彩度、Ｖ：輝度）データに変換されることになる。そして、変換されたＨＳＶ（Ｈ：色相、Ｓ：彩度、Ｖ：輝度）データは、カラーメモリＨ(色相)チャンネル２９、カラーメモリＳ(彩度)チャンネル３１、カラーメモリＶ（輝度）チャンネル３３に夫々格納されることになる。
【００１８】
又、差分演算処理手段３５があり、この差分演算処理手段３５は、予め設定・入力されている抽出色基準データ３７と、上記カラーメモリＨ(色相)チャンネル２９、カラーメモリＳ(彩度)チャンネル３１、カラーメモリＶ（輝度）チャンネル３３に夫々格納されているＨＳＶ（Ｈ：色相、Ｓ：彩度、Ｖ：輝度）データとを対比して、次の式（Ｉ）、（ＩＩ）、（ＩＩＩ）に示すような差分データ（ΔＨ、ΔＳ、ΔＶ）を算出する。その際、抽出色の色データ値が画像の色データ値よりも大きい場合もあり、その場合には「−」の値となるため、差分値は絶対値とする。
色相差分値ΔＨ＝｜画像の色相値−抽出色の色相値｜―――（Ｉ）
彩度差分値ΔＳ＝｜画像の彩度値−抽出色の彩度値｜―――（ＩＩ）
輝度差分値ΔＶ＝｜画像の輝度値−抽出色の輝度値｜―――（ＩＩＩ）
尚、上記差分データ（ΔＨ、ΔＳ、ΔＶ）を図で示すと、図３（ａ）に示すようなものである。
【００１９】
又、感度演算処理手段３９があり、この感度演算処理手段３９は、上記差分演算処理手段３５によって演算・算出された差分データ（ΔＨ、ΔＳ、ΔＶ）に対して、予め設定・入力されている感度データ４１を乗算して、次の式（ＩＶ）、（Ｖ）、（ＶＩ）に示すような係数乗算差分データ（ΔＨ´、ΔＳ´、ΔＶ´）を算出するものである。又、感度係数は「０」以上の値であり、例えば、０は差分値が０となり、１０は差分値が１０倍となる。
係数乗算色相差分値ΔＨ´＝色相差分値ΔＨ×色相感度係数（０以上）―――（ＩＶ）
係数乗算彩度差分値ΔＳ´＝彩度差分値ΔＳ×彩度感度係数（０以上）―――（Ｖ）
係数乗算輝度差分値ΔＶ´＝輝度差分値ΔＶ×輝度感度係数（０以上）―――（ＶＩ）
【００２０】
又、色成分集約演算処理手段４３があり、この色成分集約演算処理手段４３は、上記感度演算処理手段３９によって算出された係数乗算差分データ（ΔＨ´、ΔＳ´、ΔＶ´）に対して、次の式(ＶＩＩ)に示す処理を施し、それによって、濃淡データを算出すると共に、該濃淡データに基づいて所望の濃淡画像データ４５を得るものである。
濃淡値＝（Ｎ−ΔＨ’）×（Ｎ−ΔＳ’）×（Ｎ−ΔＶ’）／Ｎ２
―――（ＶＩＩ）
但し、
Ｎ：階調数、この実施の形態の場合には２５５
上記式（ＶＩＩ）によって算出された濃淡値と測定値との関係を図３（ｂ）に示す。
【００２１】
以上の構成を基に図４のフローチャートを参照しながらその作用を説明する。
まず、ステップＳ１において、カラー画像色空間変換処理を実行する。これによって、ＲＧＢ（Ｒ：赤、Ｇ：緑、Ｂ：青）データがＨＳＶ（Ｈ：色相、Ｓ：彩度、Ｖ：輝度）データに変換されることになる。以下、上記変換されたＨＳＶ（Ｈ：色相、Ｓ：彩度、Ｖ：輝度）データに基づいて、Ｘ・Ｙ軸方向の全ての画素に対して所定の画像処理を実行していくものである。
【００２２】
すなわち、ステップＳ２に移行して、Ｙ軸アドレスの全てについて画像処理が完了したか否かが判別される。すべての画素に対して所定の画像処理が完了している場合には、ステップＳ３に移行して、抽出画像の作成が実行され、その後終了となる。これに対して、完了していないと判別された場合には、ステップＳ４に移行する。このステップＳ４では、Ｘ軸アドレスについて画像処理が完了しているか否かが判別される。完了している場合には、ステップＳ５に移行して、Ｙ軸アドレスインクリメント処理が実行され、その後、ステップＳ１に戻る。これに対して、完了していないと判別された場合には、ステップＳ６に移行することになる。
尚、このステップＳ６以降が最も重要な画像処理の内容である。
【００２３】
すなわち、ステップＳ６においては、色相差分処理が実行される。つまり、色相差分データ（ΔＨ）を算出するものである。次に、ステップＳ７に移行して、色相感度演算処理を実行する。すなわち、上記色相差分データΔＨに対して任意の係数を乗算して、係数乗算色相差分データ（ΔＨ´）を算出するものである。次に、ステップＳ８に移行して、彩度差分演算処理が実行される。つまり、彩度差分データ（ΔＳ）を算出するものである。次に、ステップＳ９に移行して、彩度感度演算処理を実行する。すなわち、上記彩度差分データ（ΔＳ）に対して任意の係数を乗算して、係数乗算彩度差分データ（ΔＳ´）を算出するものである。
【００２４】
次に、ステップＳ１０に移行して、輝度差分演算処理が実行される。つまり、輝度差分データ（ΔＶ）を算出するものである。次に、ステップＳ１１に移行して、輝度感度演算処理を実行する。すなわち、上記輝度差分データ（ΔＶ）に対して任意の係数を乗算して、係数乗算輝度差分データ（ΔＶ´）を算出するものである。ここまでの処理によって、任意の画素に関する係数乗算差分データ（ΔＨ´、ΔＳ´、ΔＶ´）を得ることができたものである。
【００２５】
次に、ステップＳ１２に移行して、色成分集約演算処理を実行する。すなわち、前記式（ＶＩＩ）に基づいて濃淡値を算出する処理を実行するものである。次に、ステップＳ１３に移行して、Ｘ軸アドレスインクリメント処理を実行し、ステップＳ４に戻るものである。以下、同様の処理を繰り返し実行することにより、Ｘ・Ｙ軸方向の全ての画素に対して所定の画像処理を実行していくものであり、それによって、濃淡値を算出して、所望の濃淡値画像データを得るものである。
【００２６】
上記のような処理によって得られた濃淡画像データの例を図５に示す。図５は、従来例の説明で使用した図７のカラー画像に対応したものである。この図５に示す本実施の形態による濃淡画像データと図８に示した従来の２値化画像データとを対比すると、本実施の形態による濃淡画像データの場合には、抽出色（この場合には「オレンジ」）に近い色程白く表示され、遠い色程黒く表示されているのがわかる。具体的には、オレンジに近い色であるグリーン、黄色はオレンジに対して離れた色であるピンクに対してより白く表示されている。
【００２７】
以上本実施の形態によると次のような効果を奏することができるものである。
まず、従来のように、ＲＧＢ（Ｒ：赤、Ｇ：緑、Ｂ：青）データに基づいた２値化画像ではなく、ＨＳＶ（Ｈ：色相、Ｓ：彩度、Ｖ：輝度）データに基づいた濃淡画像を得るようにしているので、照明の状況や対象物の色変化等に影響されることなく対象物を明確に識別することが可能になると共に、抽出色と他の色との近似を視覚的に把握することができるようになった。
又、濃淡画像抽出手段を、上記ＨＳＶデータと抽出色基準データとの差（ΔＨ、ΔＳ、ΔＶ）を算出する差分データ算出手段と、上記該差分データ算出手段により算出された差分データ（ΔＨ、ΔＳ、ΔＶ）を集約演算処理して濃淡画像データを得る集約演算処理手段と、から構成し、且つ、上記差分データ算出手段によって得られる差分データ（ΔＨ、ΔＳ、ΔＶ）に任意の係数を乗算して抽出感度を調整する係数乗算手段を設けた場合には、抽出感度を適宜調整してより鮮明な濃淡画像データを得ることができるようになった。
又、濃淡画像データをみながら各種数値を調整することにより（例えば、係数等）、抽出色の設定・調整が可能であるので、抽出したい色を簡単に設定して得ることができるものである。
【００２８】
尚、本発明は前記一実施の形態に限定されるものではい。
例えば、前記一実施の形態では、感度演算処理を実行する場合を例に挙げて説明したが、感度演算を実行しない実施の形態も本願発明の範囲である。
又、撮像手段としては、図示したようなカラーカメラ以外にも公知の様々なものが使用可能である。
【産業上の利用可能性】
【００２９】
本願発明は撮像されたカラー画像データから任意の色を抽出する画像処理装置に係り、特に、ＲＧＢ（Ｒ：赤、Ｇ：緑、Ｂ：青）データをＨＳＶ（Ｈ：色相、Ｓ：彩度、Ｖ：輝度）データに変換して演算処理することにより、照明の状況や対象物の色変化等に影響されることなく所望の濃淡画像データを得ることができるように工夫したものであって、例えば、各種の検査において有効に利用されるものである。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の一実施の形態を示す図で、画像処理装置を含む画像処理システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施の形態を示す図で、画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施の形態を示す図で、図３(ａ)は色抽出の概念を説明する為の図、図３(ｂ)は濃淡値を説明する為の図である。
【図４】本発明の一実施の形態を示す図で、画像処理装置による画像処理の内容を順次説明する為のフローチャートである。
【図５】本発明の一実施の形態を示す図で、画像処理装置による画像処理によって得られた濃淡画像データを示す図である。
【図６】従来例を示す図で、図６(ａ)、(ｂ)は従来の画像処理の概念を説明するための図である。
【図７】従来例を示す図で、撮像されたカラー画像を示す図である。
【図８】従来例を示す図で、画像処理された後の２値化画像データを示す図である。
【符号の説明】
【００３１】
１  カラーカメラ
３  画像入力ボード
５  ＣＰＵ
７  ＨＤＤ
９  ＲＡＭ
１１  ＦＰＤ
２１  カラーメモリＲ（赤）チャンネル
２３  カラーメモリＧ（緑）チャンネル
２５  カラーメモリＢ（青）チャンネル
２７  色空間変換処理手段
２９  カラーメモリＨ（色相）チャンネル
３１  カラーメモリＳ（彩度）チャンネル
３３  カラーメモリＶ（輝度）チャンネル
３５  差分演算処理手段
３９  感度演算処理手段
４３  色成分集約演算処理手段
【図１】
2005130000.tif 000003
【図２】
2005130000.tif 000004
【図３】
2005130000.tif 000005
【図４】
2005130000.tif 000006
【図６】
2005130000.tif 000007
【図５】
2005130000.tif 000008
【図７】
2005130000.tif 000009
【図８】
2005130000.tif 000010